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Qu’est-ce que la modélisation prédictive ?

Appelée “predictive modeling” en anglais, la modélisation prédictive rassemble un ensemble de méthodes qui permettent la collecte et l’analyse de données définies. Ensuite, ces données sont interprétées dans le but de déduire des pronostics relatifs à des tendances futures, des évènements à venir, ou encore du comportement des consommateurs dans l’avenir. 

Toutefois, ces pronostics issus de la modélisation prédictive ne sont que des probabilités. Ils peuvent ne pas se concrétiser. La probabilité de ces pronostics doit être envisagée selon la taille de l’ensemble des données passées au peigne fin. Cela dit, plus le nombre de données analysées est important, plus on peut considérer que les résultats sont envisageables et précis. 

Dans tous les cas, retenez qu’il n’y a pas de garantie en ce qui concerne la survenue effective des résultats annoncés.

Les différentes phases de fonctionnement de la modélisation prédictive

On distingue principalement trois phases dans le fonctionnement de la modélisation prédictive. Il est indispensable de les répéter de nombreuses fois afin d’augmenter la vraisemblance de certaines conclusions.

Le training

C’est la première phase de la modélisation prédictive. Elle correspond à la collecte et l’analyse de données aussi bien sur le plan quantitatif que sur le plan qualitatif. 

Dans le cadre du training, on identifie les facteurs les plus pertinents possible. Dans le domaine de l’e-commerce par exemple, sont analysés les historiques d’achat des clients, dans le but de déterminer les segments de clientèle qui ont acquis tel ou tel produit. 

On peut citer parmi les facteurs pertinents pris en compte: le sexe, l’âge et le statut social. En tenant compte de ces données collectées et analysées, il y a une répartition des clients en divers segments, ce qui permet de formuler les premiers pronostics.

Le contrôle 

C’est la deuxième phase qui vise à vérifier les pronostics déjà formulés par la phase de training, en utilisant de nouvelles données collectées. Celles-ci aident à évaluer la fiabilité et aussi l’exactitude du modèle qui a été établi précédemment. Si cela s’impose, la phase de training est modifiée.

Les pronostics

Après avoir établi un modèle précis et fiable à partir des deux premières phases de training et de contrôle, les données utilisées sont alors enregistrées afin d’élaborer des pronostics. En cas de disponibilité de nouvelles données, des vérifications supplémentaires sont effectuées. À partir de celles-ci, il est possible d’établir des pronostics en e-commerce, relatifs à des produits appréciés par un segment de clientèle particulier.

Les domaines d’application de la modélisation prédictive

On a recours à la modélisation prédictive dans de nombreux domaines et spécialités. C’est le cas des secteurs d’assurances, des finances, de l’e-commerce, de la science, des télécommunications, de l’informatique décisionnelle et de la gestion de la relation client.

À partir de la modélisation prédictive, des pronostics exploitables comme bases décisionnelles peuvent être faits. Cela favorise l’évaluation des chances et des risques lors d’une planification budgétaire. C’est pourquoi cette démarche permet de calculer des risques dans le cadre d’une assurance-vie.

Secteur scientifique

Sur le plan scientifique, la modélisation prédictive est employée afin de confirmer ou infirmer des théories. À cet effet, des données provenant d’un domaine de spécialité bien précis sont exploitées. Généralement, des pronostics peuvent être réalisés en tenant compte d’un nombre important d’analyses de régression et de différents modèles statistiques.

Secteur informatique

Quand la modélisation prédictive est appliquée au secteur informatique, on se lance le plus souvent à explorer des données et à faire de l’apprentissage automatique. Il faut alors extraire des données d’entrée pertinentes, qui se présentent sous la forme de grands ensembles de données. 

Dans un autre temps, la technique permet d’établir des modèles pronostiques qui sont à même de faire de l’auto-apprentissage. Ceux-ci ont alors la capacité d’intégrer de façon automatique de nouvelles données aux pronostics, dont l’établissement a déjà été fait.

Secteur de l’analyse web et marketing

La modélisation prédictive est également d’une extrême importance dans les domaines de l’analyse web, du web marketing, des réseaux sociaux et de l’optimisation du référencement. À partir de cette démarche, il est possible de calculer des revenus prévisionnels. 

En se fiant aux pronostics établis, on peut élaborer des planifications de budgets par la réalisation de projections. Les canaux marketing susceptibles de toucher au mieux une cible prédéfinie sont notamment ciblés dans les secteurs du web marketing. 

Aussi, il est possible de mettre en pratique la modélisation prédictive en vue de fidéliser les clients, gérer la relation client, réaliser une publicité ciblée sur les moteurs de recherche et les réseaux affiliés, et envoyer des newsletters. On peut dire que les applications de cette technologie sont quasi infinies.

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